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基于软阈值领域聚合图网络的《伤寒论》方剂推荐方法

Prescription recommendation method of Treatise on Febrile Diseases based on soft threshold domain aggregation graph network

二维码有效期 120s

摘要目的:针对《伤寒论》辅助诊断和决策支持缺乏等问题,以《伤寒论》名家医案为基础,提出一种基于深度学习的《伤寒论》医案数据建模方法和《伤寒论》方剂推荐模型.方法:本研究采用基于Levenshtein距离的同义词识别算法对医案资料中的症状描述进行聚类,减小症状数据集维度;以"患者"-"症状"为本体构建《伤寒论》异质图数据集,并采用Sentence-BERT模型获得具有深层语义的节点嵌入向量;提出融合自适应软阈值滤波的领域聚合ST-GraphSAGE图卷积深度学习模型,并将其应用于《伤寒论》方剂推荐任务.结果:最终将非结构化的《伤寒论》医案建模为图结构数据集,并在该数据集上进行了实验,在F1-Score等 4 项评价指标下,提出的ST-GraphSAGE取得了优于机器学习及其他主流图深度学习模型的成绩,方剂推荐准确率可达 76%,且相较于基础模型,ST-GraphSAGE在处理含噪数据时准确率提高 0.51%～3.92%.结论:提出《伤寒论》医案建模方案及ST-GraphSAGE图深度学习模型,其方剂推荐准确率较高且泛化能力强,能充分利用《伤寒论》医案的个体及关系信息,为中医临床的决策支持提供新的研究思路.

作者苗春龙 ^[1] 沈融 ^[2] 兰杰 ^[3] 刘思彤 ^[2] 陈启亮 ^[4] 罗静静 ^[1] 学术成果认领

作者单位季华实验室智能机器人工程研究中心(广东佛山 528200);复旦大学工程与应用技术研究院(上海 200433) ^[1] 上海中医药大学附属岳阳中西医结合医院(上海 200437) ^[2] 季华实验室智能机器人工程研究中心(广东佛山 528200) ^[3] 广州中医药大学基础医学院(广东广州 510006) ^[4]

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DOI 10.16306/j.1008-861x.2024.06.002

发布时间 2024-12-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

基金项目

广东省重点领域科研计划(季华实验室)基金项目（X190051TB190）上海市市级重大专项基金项目（2017SHZDZX01）广东省普通高校重点领域专项(新一代信息技术)基金项目（2020ZDZX3003）